1、|生活|一個人總要走陌生的路，看陌生的風景，聽陌生的歌，然后在某個不經意的瞬間，你會發現，原本費盡心機想要忘記的事情真的就這么忘記了. |-郭敬明模糊數學在房地產估價問題上的應用與評估魏傳濤 吳鷹 吳建棟摘要: 隨著我國房地產市場的不斷發展與壯大，房地產交易案例的急劇增加，房地產估價在人們的生活、工作中已成為不可缺少的一項專業性、技術性工作，并且國家實行了房地產估價制度。如何運用合適模型對房地產價格的形成，演化機理，價格評估及如何有效地抑制價格上揚等已成為擺在我們面前的問題。本文利用初等模型解釋房地產價格形成及演化機制，將模糊數學運用于房地產估價中，引進了隸屬函數、貼近度、擇近原則的概念，研究

2、了權重確定方法，應用了“快速遞減加權”理論，將比較法評估房地產價格時選取可比案例以及權重確定的科學理論依據運用于實際項目中，很好地解決了比較法評估房地產價格時的難題。從而避免了以往對可比案例及權重選取的主觀隨意性問題。該方法對大宗房地產價格的評估具有廣泛的推廣應用價值。本文注重影響房地產價格的主要因素土地價格的，原材料，人均收入，供求關系，利率水平；大膽假設他們與房地產的關系依次為指數關系，正比，二次曲線，反比關系。忽略了很多次要的及相對微弱因素。建立的模型為E=f(P,B,R,Q,T,C)=V1D*G+|V2K1B/RQ+V3ae+V4K2P+r,G為綜合評判后的建設成本，V1V4為各因素對

3、房價影響的權重，為0到1范圍內的常量。在估價出單座建筑價格后，再與其同類建筑比較，利用模糊數學理論估價出相對均穩的價格。通過模型中的主要因數與房價的關系可采取如下措施來抑制房價的過快增長：一政府通過控制建材、上調利率水平、調節供求關系等手段進行宏觀調控。二加強市場監控和信息化建設。三充分發揮市場化對資源的配置作用，促使房地產 市場供需平衡、價格平穩。這些政策符合我國房地產業的現狀。對房地產管理者起到一定的政策導向作用。一、 闡述問題 近幾年來，我國各大城市的房價出現了普遍持續高漲、高居不下的現象。房價的上漲使生活成本大副增加，導致許多中低收入人群買房難。因此如何有效的抑制房地產價格上漲，是一個

4、備受關注的社會問題。現在請你就以下方面的問題進行討論：問題一 建立一個城市房價的數學模型，通過這個模型對房價的形成、演化機理進行深入細致的分析；問題二 通過分析找出影響房價的主要因素；問題三 給出抑制房價的政策建議；問題四 對你的建議可能產生的效果進行科學預測和評價。二、模型假設 假設房地產價格與消費需求成二次曲線關系； 房價與銀行利率成反比關系； 房價與土地價格成指數關系； 房價與人均收入、建材費用成正比關系； 忽略外來投資者對房地產價格的影響； 忽略樓盤地理位置及周圍交通、區域聚合度、社區成熟程度的影響； 不考慮房屋拆遷及家庭分裂、重組的影響； 國家政策及進入該地區的外來人口在所考慮的時間

5、段內穩定； 在模型中不考慮商家炒作對房地產價格的影響； 房屋價格是在完全市場經濟條件下確定的； 對房地產的估價是建立在公平、通明、合法的原則上的。 三、符號說明B 表示該房的便利程度（購物、交通、教育、醫療等）；E 表示房地產平均銷售價格； M 表示所考慮地區內的住房需求P 表示其他的人均收入； T 表示土地價格；R 表示距市中心的距離； G 所考慮的房地產的面積；Q 表示所考慮時期內的銀行利率； D 為建筑物每平方米的造價；X 表示房地產的需求量；Di 表示與所考慮房地產同類型建筑每平方米的價格；Ei 表示所考慮的同類型不同房地產的價格； 四、模型建立問題一二：根據房地產最有效、相類比較、預

6、測、估價時點、公平、合法原則建立房地產估價模型。（一） 先考慮房地產建設成本對房地產價格的影響，建造不同類型房地產如醫院，教學樓，廠房等受許多不同因素的影響。在估價單一種建筑時考慮其已知的同類型建筑的生產成本，利用模糊理論來估計比較均衡的建設成本費用。1 快速估價線性加權數學模型a. 建立step 1 : 構造工程特征樹形編碼工程特征編碼的樹形結構是對擬估工程特征的詳細描述。如圖2所示： 特征編碼建筑工程 安裝工程 市政工程 一般建筑工程 土石方工程 打樁工程 教學樓 廠房 家屬樓 結構特征 基礎特征 外墻特征 箱形基礎 圖2 工程特征編碼樹形結構工程特征編碼向量t=(t1,t2,t30)工程

7、特征編碼分段描述: t1 :工程大類 t2 :工程分類 t3 :工程用途 t4 :工程結構特征 t5t20 :工程詳細特征 t21t30 :調整參數編碼,分別代表層數,層高,進深,抗震裂度,外形,戶居住面積等 外部參數基本段 :t1t3位編碼置換段 :t5t20位編碼可調整段 :t21t30位編碼step 2 :建立同類工程特征矩陣根據特征向量t ,在已完工程文件中工程大類，工程分類和工程用途相同的n個工程為同類工程,要求基本段相同。n個同類工程的特征向量構成了同類工程特征矩陣TZn30 。 t1,1 t1,2 . t1,30 t2,1 t2,2 . t2,30TZn,30= . . . .

8、. . tn,1 tn,2 . tn,30step 3 : 隸屬度與隸屬函數擬估工程與某個同類工程在某一位特征編碼位上的相似程度即為隸屬度。擬估工程中，第i位編碼與第j個同類工程的第i位編碼的相似程度表示為uij。隸屬度用隸屬函數計算： uij=1|(xixijci)/xi| 公式 （1） xi :擬估工程第i位特征編碼值 xij :第j個同類工程的第i位特征編碼值 ci :xi與xij的相似系數step 4 : 建立隸屬矩陣 用隸屬函數可求得擬估工程x與其同類工程的相似程度描述矩陣隸屬矩陣U30n u1,1 u1,2 . u1,n u2,1 u2,2 . u2,n . . u = . . .

9、 .u30,1 u30,2 . u30,n =TTZTt1,1 t1,2 . t1,n t2,1 t2,2 . t2,n =(t1,t2,t30) . . . . . . t30,1 t30,2 . t30,n我們利用模糊數學中的歐氏距離公式： n dp(x,y)=( |xiyi|p)1/p i=1 公式 （2）x=(x1,xn) ,y=(y1,yn)Rn ,p0是固定的參數（當p=2 時，即為歐氏距離。） 和貼近度計算公式：(A,B)=1c(dp(A,B)1/ , 公式 (3） 其中c,a是適當選取的參數，并保證0（A，B）1（A,B為模糊集合）來計算同類工程的貼近度。 為方便起見，我們把各

10、位工程特征的隸屬度計算簡化為線性關系：令=1， c=1/n， 則擬估工程x和同類工程y特征編碼的歐氏距離為 n d(x,y)=|ux(xk)uy(xk)| k=1 (x,y)=11/nd(x,y) 公式 （4）step 5 : 給出特征編碼線性權重向量由預算人員對每位詳細特征編碼，按其各項經濟指標所占造價比重等因素，給出線性權重向量。r=(r1，r2，r30) 20而 ri=1 i=5 （公式 5）step 6 : 建立線性加權偏離度矩陣 P(A,B)=ru =(r1,r2,r30). U30n =(p1,p2,p30) 30 Pj=riuij i=1 公式 （6）利用模糊線性加權變換，對隸屬

11、矩陣u進行模糊權重向量的偏移計算。則p(A,B)即為擬估工程A與同類工程B的貼近度。Step 7 : 確定參照工程選p中最大值 p1（A，B1），次大值p2（A，B2），第三大值p3（A，B3），則同類工程B1，B2，B3為參照工程。b. 方法評價與檢驗利用樹形工程特征編碼，科學地涵蓋了工程全貌；采用簡化了的歐氏距離計算法，體現了快捷的特點；經實驗室原型系統測試，確定參照工程快速準確，調整方便，非常實用有效。2. 公式法模型(1) 公式設n個同類工程相對于擬估工程的貼近度為pi, i=1,2,n,滿足p1p2pn對應同類工程平米造價分別為D1,D2,Dn, D1:貼近度為p1的同類工程平米造價

12、 D2:貼近度為p2的同類工程平米造價 Dn:貼近度為pn的同類工程平米造價擬估工程平米造價D=p1d1p2(1p1)d2p3(1p1)(1p2)d31/n(1p1)(1p2)(1pn)(d1dn （公式 7）(2) 分析簡化貼近度越大，權重也越大，調整作用就大；反之，就小。權重呈指數級遞降，衰減很大，所以取最貼近的三個同類工程作為參照工程，上式簡化為D=p1D1p2D2(1p1)p3D3(1p1)(1p2)(1p1)(1p2)(1p3)(D1D2D3)/3 （公 式 8）(3) 系數調整參照工程與擬估工程畢竟只是相似而不是相同,所以應該對估價進行調整,乘上擬估工程的工程規模(建筑面積),并乘

13、以調整系數：E=DG =G p1D1p2D2(1p1)p3D3(1p1)(1p2)1/3(D1D2D3)(1P1)(1-P2)(1P3) （公式 9）G ：擬估工程規模(建筑面積)：調整系數由于工程建設地點、功能要求和設計風格有所不同，有關工程主要特征總是在變化，需要對不同特征的工程造價變化情況進行比較分析，估算出調整系數，比如： 一般建筑結構不同層高每增減10cm對平米造價的影響：結構類型磚混現繞框架磚木 影響系數1.211.8一般民用建筑基礎埋深每增加10cm,平米造價相應增減1.3；住宅樓不同建筑面積對平米造價的影響：戶均平米4045505560708090影響系數3%2%1%0-1%-

14、2%-3%-4% 以戶均55m2 作為比較的基準上面所列僅是工程特征變化對工程造價影響情況的一部分。需要指出的是，隨著建筑工程新工藝和新材料的應用，上述影響系數也是動態變化的。各種影響系數的確定，有利于對擬估工程造價進行有效的換算和修正。 (二) 分析測算模型組 本模型組主要對工程技術數據進行分析和測算，用模擬仿真的方法提供用戶所需的分析和預測結果。 其一，可對單位工程或對分類工程的費用比重，造價比重，工程構成比重及材料比重等經濟指標加以分析； 其二，可由預算人員人材機單價和主要費用進行調整，全面觀察分析各項因素的變化對工程造價的影響，并根據調整結果進行預測。1、房地產開發商所生產房屋數量對房

15、地產價格的影響，數量的增加必然價格的下滑，在完全市場經濟中價格是由市場上的供應量決定的。一個時期，由于某種商品的上市量大于需求而銷售不暢，造成價格下跌，銷售者無利可圖，轉而經銷其他商品。經過一段時間以后，商品上市量大減，又導致價格上升。這種供求關系決定市場經濟中價格和數量的振蕩關系。這種振蕩會導致兩種結果：一是振蕩幅度逐漸減小，最終趨于平衡；二是振蕩幅度越來越大，最終導致市場混亂。下面借助經濟模型來研究數量與房價的關系，市場經濟中，每種商品存在兩個不同的函數。 （1）需求函數X=g（e），她是價格的單減函數，其圖形稱為需求曲線；fgX(E) Hf（2）供應函數M=f（E）它是價格的單增函數，其

16、圖形稱為供應曲線，圖形如上圖所示。 它所表達的含義是，只有在H點時市場上房屋的數量和價格才趨于穩定，而在其他點是不穩定的，一種可能是逐漸趨于穩定，另一種可能是更加混亂。這種方法在經濟學上稱為蛛網理論。 2 平均銷售價格與利率水平，便利程度及距市中心的距離的關系： 根據基本假設，我們可得到如下數學表達式：Eb=k1B/RQ+c我們雖然無法定量分析，但可以通過它定性研究。下面我們以南京市為例來說明其有用性，南京市各區房價及其起落趨勢的數據如下：2004年10月南京市新建商品住宅價格增漲圖（單位：元/平米）2004年6月至10月南京市存量房市場價格走勢（單位：元/平米）2003年8月-2004年6月

17、南京市新建商品房價格走勢（單位：元/平米）可以承受的最高總價 2004年第三季度 按照單戶120平米面積根據總價承受 （元/套） 需求比例 能力換算的理想單價（元/平米） 20萬元 18.20% 1667 30萬元 15.50% 2500 40萬元 35.10% 3333 50萬元 14.50% 4167 60萬元 10.50% 5000 80萬元 6.20% 6667根據抉策地產研究中心樓盤數據庫和 2004 年 6 月 70 典型樓盤價格指數，以南京市七大片區作為統計對象，根據供給面積與市場價格加權計算，得出 2004 年 6 月新建商品房加權平均價格為 4813 元 / 平米，七大片區均

18、價如上圖所示。由以上表格明顯可以看出：城中區，河西區，房價較高，上漲趨勢較明顯，這是因為其位于南京市中心附近，擁有便利的條件，即B較大，R較小，從而E較大。符合實際情況，因此上式具有可用性。下面就利率因素進行討論。加息有利于房地產價格過快上漲，當前房地產行業最突出的問題從房地產投資增長過快轉移到房價增長過快，房價增長過快成為房地產行業發展最大的風險因素，由于房價的不斷上漲導致新一輪的房地產泡沫的爭論日益激烈，我們認為抑制房價過快增長是國家出臺加息政策所考慮因素之一，只有房價的平穩增長，房地產行業才有可能保持長期持續穩定增長。家息將抑制房價的過快增長：加息最直接的影響是既提高了購房者的購房成本和

19、按揭支出，也增加了開發商的融資成本，從而從需求和供給兩個方面都對房地產行業產生負面影響，加息將抑制房地產行業的增長速度，消除行業的不利行為。加息對需求的影響大于對供給的影響：加息直接導致購房者的購房行為的變化，而對供給的影響則較為復雜，一是開發商進行項目開發的出發點是只要能夠盈利就不會退出這個市場，而當前的房價過快上漲已經給開發商帶來了較高的利潤空間，其供應不會有較大的抑制；二是對供給的影響具有滯后性。住房抵押貸款的風險還很低：盡管從2000年到2004年上半年，我國的住房抵押貸款都以549%的增長速度飛速發展，2003年總抵押貸款額只占總貸款的85%，占GDP的111%，香港的相關數據分別為

20、343%和50%。中國各銀行和監管機構都認為抵押貸款是唯一最好的放貸方式，其資產質量高（壞帳比例低于15%），而且有很大的增漲潛力（2004年上半年，抵押貸款的同期增長率為57%）。此外，因1998年以來住房私有化使個人有機會積累大量財富，所以抵押貸款在總房產中只占很小比例。抵押貸款的發放額為13萬億元人民幣，約占城市居民房產總價值的5%（居民房產總價值由居民總住房占地面積120億平方米乘以估計每平方米平均價格2000元人民幣）。根據以上分析可知，隨著銀行利率的提高，將導致投資者成本的增加，購房者 也會考慮是否近期買房，這就造成近期需求的相對減少，由此可見，利率的影響與房價可認為成反比關系，這

21、在實際生活當中也是符合實際情況的。所以，上式是成立的。3、土地作為房地產開發的最基本的生產資料，與房價有著密切的聯系。商品房銷售價格上漲，且上漲幅度較大。企業家在回答“與上年相比，本企業本年在本地區商品房銷售價格：上漲、基本持平、下降”問題時，認為“上漲”的212人，占765%；其中認為上漲的212人，認為上漲幅度在30%以上的53人，占25%。土地購置價格也有較大幅度的上漲。據估計，企業家在回答“與上年相比，本企業本年本地區的土地購置價格：上漲、基本持平、下降”問題時，認為“上漲”的209人，占755%；其中認為上漲的209人中，認為上漲幅度在30%以上的77人，占368%。2005年第一季

22、度城市低價監測報告顯示，今年一季度全國主要城市地價水平為每平方米1212元，與去年第四季度末相比增長121每平方米2006元、1184元和482元，與2004年第四季度末相比增長率分別為091%、158%和019%。分區域看，一季度華北區東北區華南區中南區西南區西北區平均地價水平為每平方米1309元1066元1171元1239元和780元 ；與2004年第四季度末相比，除西南區增速上升外，其他區域增速均有所放慢。長江三角洲珠江三角洲 京津地區等重點區域平均地價水平分別為每平方米2019元1425元和2019元，與2004年第四季度末比增長率分別為2.37%0.93%和0.50%，與去年同期相比

23、增幅均有所上升。 許多城市房價的上漲與土地成本增加有直接關聯。從國家利益最大化的角度來看，政府對土地的壟斷是地價順利的轉化為開發商的成本，制度因素使地價中包含了壟斷地租，直接表現為地價上漲 。2004年上半年數字顯示土地招牌掛實現了地方政府利益最大化，同時抬高了地價.后者同時作用于前者。房價上漲還同時帶來了拆遷標準的提高。例如，2004年度上海市城市房屋拆遷最低補償單價標準在2003年度標準基礎上進行了修改，最新的補償標準同比大幅提高，市中心地塊的單價補償標準上漲了2000元-3000元/平方米。另外，土地一級市場土地成本走高帶動了二級市場，原先的土地持有者不可能廉價賣地，而是獲取了超額利潤。

24、因此，綜合來看，新增項目的土地成本確實是提高了。土地成本的增加也影響了房價。例如，上海由于土地資源的極端稀缺和有限性，房地產用地成本昂貴。土地交易價格增長今年1季度為226%，增幅僅次于35個大中城市中的杭州；2季度更是超過杭州，增幅升至248%；3季度雖然降到149%，但增幅比全國平均水平和最低的省市分別高33和149個百分點，與全市房價持平。據上海有關部門統計，2003年上海公開出讓的1200多公頃土地中，平均中標價達1054萬元/畝，比2002年上漲1243%，其中盧灣區的一塊地地價達1527萬/畝，即使近郊區縣的部分住宅土地中標價也已超過300萬元/畝。由以上分析可知，房價與土地價格并

25、非線性關系。假設為指數關系如下：Ec=aex+b， 0x1， x=（T2-T1）/T1， T1，T2為不同時期的土地價格。B為一定時期的平均價格，a是根據房價而調整的一個系數。在現實中，地價持續上升時，房價并不會伴隨上漲，漲幅很小。4，人均收入對房價的影響很容易理解。只有有了貨幣，才能購買房。37大城市平均房價與人均收入排行榜如下表：平均房價排名城市每平方米商品房平均房價（元）2004年居民家庭人均可支配收入（元）人均收入排名 1溫州92781772722上海86271668343杭州72101456574北京62321563865深圳60372759616寧波59001588257廣州566

26、01688438廈門51561444399南京4960116021110天津4760114671211青島4639110891412蘇州446014451813大連4241103781714福州3368114361315濟南3172120051016昆明315090452417貴陽310089892518太原305093532219西安300785443320沈陽292688802921成都2868103941622武漢285895642023長沙2825110211524南寧281780603425南昌277786903026重慶273292212327鄭州265093642128哈爾濱25

27、7489402729石家莊247086223130蘭州243876843631海口233089812632烏魯木齊228097291933合肥222086103234長春219189002835呼和浩特1960101661836銀川193079843537西寧182176263737城市平均380211357由上表可知人均收入越高，所能購買的房價承受能力越高，可將其與房價的關系假設為線性關系。 Ed=K2+S S為常數6綜合各因素考慮房地產價格。建立模型為E=f(P,B,R,Q,T,C)= V1D*G+V2k1B/RQ+V3a exV4k2P +r r為常數，V1V4為各個因素的對房地產價格影

28、響的權重，可用層次分析法確定。當該因素對價格影響相對其他因素較為強烈時，則取較大值，否則取較小值。通過層次分析法來確定，并通過一致性檢驗。由于具體數據在各個地區有很大差異，估價時需考慮是針對全國平均水平還是具體某個城市。下面就模糊理論在評估房地產價格中的應用進行仔細考慮。模糊理論的主要特點是能定量的處理定性確定的種種模糊因素.模糊數學在房地產比較法評估中的應用，其擇近原則尤為重要設在論域U= x1,x2,xn上有m個模糊子集 (m個模型)，構成了標準模型庫。被識別的對象 也是一個模糊集， 與 中的哪一個最貼近？這就是一個模糊集對標準模糊集的識別問題。因此，這里涉及到兩個模糊集的貼近程度問題。1

29、、貼近度先把模糊向量的內積與外積推廣到無限論域U上，內積與外積的簡單性質對無限論域U上的模糊集也成立。由模糊集的內積與外積的性質可知，單獨使用內積或外積還不能完全刻劃兩個模糊集 、 之間的貼近程度。模糊集的內積與外積都只能部分地表現兩個模糊集的靠近程度。現在從直觀上進一步說明這一點。在圖1中所表示的兩個模糊集 、 交點的縱坐標(隸屬度)越大時，則與越靠近，而內積 正是表現了模糊集與交點的縱坐標(隸屬度)。在圖2中所表示的兩個模糊集與交點的縱坐標(隸屬度)越小時，則與越靠近，而外積 = 正好表現了這一點。綜上所述，內積越大，模糊集越靠近；外積越小，模糊集也越靠近。因此，可用二者相結合的“貼近度”

30、來刻劃兩個模糊集的貼近程度較為適合。設，是論域U上的模糊子集，則稱 為與的貼近度。可見，當s0(A,B)越大(從而 越大， 越小)時，與越貼近。 貼近度描述了模糊集之間彼此貼近的程度，實際上，由于所研究問題的性質不同，進一步研究還有其他的貼近度方法。但是，經過多宗估價實例的應用，發現式（1）的表示方法更適用于房地產的估價。 2、擇近原則 設論域U上有m個模糊集 ，構成一個標準模型庫, (U)為待識別的模型。若存在i01，2,， m ，使得 (2) 則稱 與 最貼近，或者說把 歸并到 類。 3、多個特性的擇近原則 設論域U上有兩個模糊向量集合族則 與 的貼近度定義為 （3）三、關于公式中的問題

31、上期的論文研究了正確運用比較法時，估價師所面臨的兩個需要解決的棘手問題：一是如何選擇與待估房地產條件相似的交易實例，二是如何確定待估房地產的價格。而模糊數學在對象的相似程度識別方面，引進了貼近度的概念，對象越相近，貼近度越大，這樣可以解決比較法中如何選擇與待估房地產最相似的交易實例的問題。進一步研究發現，將待估房地產與交易實例之間的貼近度的大小轉化為權數，并成功地建立了“快速遞減加權式”，獨創性地解決比較法的第二個難題。所述內容具有充分的理論依據和較強的應用價值，對拓展房地產估價方法，準確評估房地產價值具有推廣應用價值。 1、關于計算符號 設已有n個房地產交易實例的資料 用 表示第i個房地產交

32、易實例的特征向量， ，即各相關資料的分值，可用“評估設想結果法”進行逐項控制（在房地產估價方法的拓展專著中敘述，施建剛著）。 為內積運算； 為外積運算； 為取大運算，如： =0.9； 為取小運算，如： =0.8。 2、公式中的注意點 利用貼近度計算公式可計算待估房地產的 與房地產交易實例 的貼近度為 。 有可能出現相同的數值，這時可利用模糊關系系數的大小來排序： （4） 然后從大到小排序，記為 ，一般情況下， ，但必須 。相應的房地產交易實例價格（修正后）為 。即與待估房地產最相似的（貼近度最大）交易實例的價格為 ，次相似的為 ，依次類推，最不相似的為 。 相似程度高的交易實例，其權值就大，因

33、而所起的調整作用也大；相似程度低的交易實例，其權值就小，因而所起的調整作用也小。用相似程度的大小來控制相應交易實例的調整作用，這顯然是非常有道理的。 在實際工作中，考慮到權值是呈指數級遞降的，衰減非常大，貼近度為第四的交易實例的權值已經相當小，一般可以忽略，所以通常只要取最相似的三個交易實例就完全滿足要求了。這就使得評估模型大為簡化為： （5） 式中， 為修正系數，由于待估房地產與各交易實例之間只是相似，而不是完全相同，即存在著差異，且確定特征向量的隸屬函數時也有誤差，所以應對計算結果進行修正。這種修正主要是根據房地產估價師的評估經驗，有時主要是評估策略上的修正，如政策變化、市場供求狀況、顧客

34、成交的迫切程度，愿承擔的風險大小因素，均應作為決定評估結果需要考慮的因素原因分析：房地產業是我國重要的支柱產業，房屋消費是當前國民經濟的重要增長點。但近年來不斷上漲的房地產價格影響了國民經濟健康發展，也引發了一些社會問題，成為社會各界關注的熱點。近期國務院領導就房地產價格及房地產市場發展的有關問題多次批示，要求有關部門加強研究，采取有效措施穩定房地產價格，促進我國房地產市場穩定健康發展。本文就房地產價格上漲較快的原因、對國民經濟的影響以及如何穩定房地產價格，促進房地產市場健康發展，作了初步的分析。房地產價格上漲較快的主要原因是目前正處在房地產市場發展的關鍵和敏感期。全國房地產價格漲幅較高，是需

35、求拉動、成本推動和管理不力三方面主要因素綜合作用的結果。具體分析有以下幾點：一、居民消費水平提高、城市化進程加快和城市功能提升，使房屋需求加大，供需矛盾緊張，推動房屋銷售價格較快上漲。 中國城鎮人口達5.43億。上世紀90年代以來，我國城鎮人口每年增加1000多萬，成為人類歷史上最大規模的人口城市化現象。如重慶、杭州全市年度增加的人口分別超過10萬和5萬人；天津、沈陽等城市改建和居民拆遷規模都很大；農民工大量進城，使城市流動人口不斷增加。這些因素推動了房屋被動需求的釋放，導致了房屋一二三級市場的需求增加，房屋銷售價格較大幅度上漲，房屋租賃價格也在提高。反過來，房屋銷售價格的上漲又刺激需求釋放，

36、進一步推動需求增加。這樣，房屋銷售市場需求和房屋銷售價格相互推動，一起攀升。二、房屋銷售價格和土地銷售價格相互推波助瀾。首先，隨著工業化和城鎮化建設推進，大量土地資源被占用，使土地資源減少。加之房屋建設市場土地的需求增加，使土地的供需矛盾緊張，土地交易價格不斷上漲。其次，實行“經營性土地使用權招標拍賣掛牌出讓”政策后，土地價格大幅上漲，部分城市土地價格成數倍增長。如：重慶2000年主城區住宅樓面地價約300元每平面米，目前已漲到1000元每平面米。土地交易價格上漲自然增加了房屋開發成本，推動房屋銷售價格上漲。一些開發商甚至可能把預期中因土地價格上漲而引起的成本增加提前消化，轉嫁到現期的房屋銷售

37、中，使房屋銷售價格上漲。三、房屋銷售價格和建筑材料價格相互作用。建筑裝飾材料等價格大幅上漲，使房地產開發成本不斷提高，對房價上漲形成了推動力，2004年，全國固定資產投資價格比上年上漲5.6%。其中，建筑安裝工程價格上漲8.2%、材料費價格上漲10.7%，而建筑領域最受關注的建筑用鋼材價格上漲17.4%。在房屋銷售價格中，作為成本的原材料和建安工程費用所占比重不斷增加，成為推動房價上漲的內在動力之一。房屋銷售價格的上漲刺激開發商和投資者逐利而至，推動房屋開發投資增加，從而自然擴大了對建筑裝飾材料的需求，而反過來拉動建筑裝飾材料價格的上漲。四、城市建設配套費和稅收增加。近兩年來，城市建設配套費大

38、幅提高，部分城市成倍增加，在一定程度上提高了房屋開發成本，推動房屋銷售價格上漲。五、消費者的金融意識和投資意識不斷增強，而可供選擇的 投資品種少。由于價格不斷上漲，2004年的存款實際利率為負2%，使存款失去了實際意義，加之股市一直低迷，投資渠道狹窄，選擇品種少，所以近期價格大幅穩步上漲的房地產成了各類投資者金融資產增值、保值的首選。投資者的進入增加了房屋市場的投資性需求，使供需矛盾加劇，推動房屋銷售價格上漲。反之，房屋價格的上漲又吸引越來越多的投資者進入房地產市場。六、部分地區有房屋炒作現象。我國房地產開發體制、供應體制、融資體制尚不完善，個人房貸過松和供需信息不公開、不對稱、不透明，對房地

39、產市場產生不利影響，房屋消費存在一定的盲目性，部分地區房屋銷售市場炒作現象比較嚴重。如去年報道最多的溫州炒房團的炒作現象，使房屋銷售市場存在一定比例的不和理需求，導致部分地區房價上漲過快。 問題三： 對房地產市場調控的重點應該從控制房地產投資過快增長轉為促進房地產市場供需平衡，穩定房地產價格，并且要注重調控政策的協調性和配套性，以市場經濟手段調節為主，充分發揮市場機制對資源的配置作用和各級政府的調控作用，促進房地產市場實現供需總量基本平衡、供需結構基本合理、銷售價格基本穩定的目標。 政府調控的重點是調控房地產開發投資的速度和結構、建立統一的市場規范和競爭機制、增加投資風險保護正常消費、保持地區

40、間發展的平衡和市場信息的對稱與透明、促進房地產市場穩健協調發展。一、 發揮中央政府的宏觀調控功能，采取積極調控措施，降低成本（包括建材價格，土地價格），平抑房價職能。必要時，政府可以適度間接地干預房地產價格。通過控制地價，以方案競標為主的項目招標辦法，向社會公開招標，根據成本加微利的原則確定房價。以成本核算和限制利潤空間，間接的干預房屋的市場價格。通過整體規劃和實施計劃，有效的調空房地產開發投資結構并使其發展速度保持在一個合理的區間內；制定連續穩定高效的調空政策，防止“一刀切”和“急剎車”，保持合理結構，供需平衡，促進房地產市場價格保持穩定。二、 加強房地產市場監測和信息化建設，發揮專業統計部

41、門的信息主渠道作用，使房地產市場供需信息對稱，透明，使調空，投資，消費決策有及時可靠的參考信息，以保證決策的科學與正確，避免盲目性。要通過準確及時的信息披露和市場監控機制的完善，利用需求的變化，調空供給結構。正確處理好房地產投資與消費的關系，保護培育合理的房屋消費需求，積極引導合理房屋消費需求的釋放。三、 發揮地方政府在調空中的積極作用。房地產生產和消費的區域性很強， 要逐步規范地方政府的行為，防止地方保護主義和政績沖動，使國家的政策能得到具體落實。要科學制定城市發展規劃和房屋建設計劃，建立和完善本地區的房地產市場體系和住房保障體系，維護市場運行秩序。四、 調整銀行利率，利用財稅、金融等經濟手段調整利潤分配，增加投資風險，調控市場準入。通過信貸、稅收調控一二級市場的交易門檻和經營利潤分配，提高購房的首付比重，加大投資風險